黑马程序员_java多线程

【科研】Michaelis–Menten 曲线(米氏曲线)中反应速率的计算 Michaelis–Menten 曲线 米氏曲线 纵坐标 反应速率求值 朗伯比尔定律 阅读详情

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1.什么是线程?

又称轻量级进程,是程序执行流的最小单元。

2.线程与进程的区别?

进程:是一个正在执行中的程序,每一个进程都有一个执行顺序。该顺序是一个执行路径,或者叫一个控制单元。

线程:就是进程中一个独立的控制单元,线程在控制这进程的执行。简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程。

3.什么是多线程?

在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作称为多线程。

4.多线程有多少种创建方式,都是怎样的?

有两种。第一种是继承Thread类。步骤为:1.定义类继承Thread。 2.复写Thread类中的run方法。 3.调用线程的start方法,该方法有两个作用,开启线程和调用run方法。代码如下:package exercise;

 

public class Test1 {

   public static voidmain(String[] args) {

      xc x=new xc();//创建线程对象。

      x.start();//开启线程和调用run方法。

   }

}

class xc extends Thread//继承Thread类

{

   public void run()

   {

      System.out.println("复写run方法");

   }

}

 

第二种为实现Runnable接口。步骤为:1.定义类实现Runnable接口。 2.覆盖Runnable接口中的run方法。 3.通过Thread类建立线程对象。 4.将Runnable接口中的子类对象作为实际参数传递给Thread类的构造函数。5.调用Thread类的start方法开启线程并调用Runnable接口子类的ruan方法。代码如下:

package exercise;

 

public class Test2 {

   public static voidmain(String[] args) {

      xc2 x=new xc2();

      Thread t=newThread(x);

      t.start();

   }

}

class xc2 implements Runnable

{

   public void run()

   {

      System.out.println("覆盖Runnable接口中的run方法");

   }

}

 

5.多线程的安全问题。

当多条语句在操作同一个线程共享数据时,一个线程对多条语句只执行了一部分,还没有执行完,另一个线程参与进来。导致共享数据的错误。例如,卖票问题中会出现卖出0或者-1张票。

6.解决多线程安全问题的两种方法,同步代码块和同步函数。

通过例子卖票问题来了解这两种方法

package exercise;

 

public class chapiao {

   public static voidmain(String[] args) {

      xc8 lx=new xc8();

      xc8 lc=new xc8();

      Thread aa=newThread(lx);

      Thread ee=new Thread(lc);

      aa.setName("1");

      ee.setName("2");

      aa.start();

      ee.start();

   }

 

}

class xc8 implements Runnable

{

   public static int chepiao=100;

    static String ff=new String("1");

   public void run()

   {

      while (true)

      {

         synchronized(ff)

         {

         if(chepiao>0)

         {

            System.out.println("第"+Thread.currentThread().getName()+

                   "个火车站正在售第"+(101-chepiao)+"张车票");

            --chepiao;

         }

         else

         {

            break;

         }

         }

      }

   }

}

 

这其中synchronized(ff)大括号中的代码就为需要同步的代码,形如synchronized(对象){需要被同步的代码},其中对象是任意的。对象也称为锁,持有锁的线程可以在同步中执行,没有锁的线程即使获得cpu的执行权,也进不去。

同步函数其实就是将synchronized放到函数的修饰中去,形如pubilc synchronizedvoid run(){},在这里整个函数里面的代码都被同步了,其中普通同步函数的锁为this,静态同步函数的锁为字节码文件对象,形如类名.class,该对象的类型是class。

7.多线程单例设计模式

代码如下

package exercise;

 

class single {

   private static  single s=null;

   private single(){}

   public static single getInstance()

   {

      if(s==null)

      {

         synchronized(single.class)

         {

            if(s==null)

            {

                s=new single();

            }

         }

      }

      returns;

   }

}

public class tblhs

{

   public static voidmain(String[] args) {

      System.out.println("单例设计模式");

     

}

}

 

这里的懒汉式单例设计模式结合多线程的面试题常为,饿汉式和懒汉式的区别?懒汉式可以延迟加载。延迟加载有没有问题?有,如果多线程方位时会出现安全问题。解决方法为同步方法,同步代码块和同步函数都可以,并用双重判断提高效率。

8.死锁:当同步中嵌套同步容易死锁。

9.多线程间的通讯。

例程:input->资源->output,就像挖煤一样,一个线程负责送煤,一个线程负责出煤,也就是一进一出。总而言之:多线程在操作用一个资源,但执行的动作不一样。

10.等待唤醒机制

解决多线程通讯的安全问题,可以实现一进一出的稳定模式,而不会出现两进一出或者一进两出的模式。例子如下:

package exercise;
class Res
{
private String name;
private String sex;
private boolean flag=false;
public synchronized void set(String name,Stringsex)
{
if(flag)
try
{
this.wait();
}
catch(Exception e)
{}
this.name=name;
this.sex=sex;
flag=true;
this.notify();
}
public synchronized void out()
{
if(!flag)
try
{
this.wait();
}
catch(Exception e)
{}
System.out.println(name+"..."+sex);
flag=false;
this.notify();
}
}
class Input implements Runnable
{
private Res r;
Input(Res r)
{
this.r=r;
}
@Override
public void run()
{
// TODO Auto-generated method stub
int x=0;
while(true)
{
if(x==0)
{
r.set("mike","man");
}
else
{
r.set("小丽","女");
}
x=(x+1)%2;
}

}
}
class Output implements Runnable
{
private Res r;
Output(Res r)
{
this.r=r;
}
@Override
public void run()
{
while(true)
{
r.out();
}
// TODO Auto-generated method stub

}

}
public class inputoutputtest 
{
public static void main(String[] args)
{
Res r=new Res();
new Thread(new Input(r)).start();
new Thread(new Output(r)).start();
}
}

11.多线程生产者消费者中JDK5.0的升级。形如

private lock lock=new Reentrantlock();

private Condition condition_pro=lock.newCondition();

private Condition condition_con=lock.newCondition();//不同的condition对象

lock.lock();

try

{

语句

}

finally

{

lock.unlock();//释放锁

}

这种升级方式由于可以创建不同的condition对象,所以可以让进的线程唤醒出的进程,不会由于多线程的随机性出现凌乱。

12.学习总结

本章主要的知识点是创建多线程,多线程的安全问题和多线程的通讯。这其中的安全问题和通讯中出现的凌乱现象都是因为cpu运行线程的随机性引发的,所以不能盲目使用多线程,当解决一个问题时能不使用尽量不去使用,其中不仅安全问题多多,运行效率也低。

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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